首個「模組化區塊鏈」Celestia主網上線!開啟鏈上分工新時代,靈感全來自「懶惰」
首個「模組化區塊鏈」Celestia主網上線!開啟鏈上分工新時代,靈感全來自「懶惰」
2023.11.07 | 區塊鏈
首個「模組化區塊鏈」Celestia主網上線!空投6000萬代幣給用戶

被稱為第一個「模組化區塊鏈」項目(Modular blockchain) 的Celestia,選在上個月最後一天(10月31日)上線主網、同時空投原生代幣 TIA 給鏈上活躍的 58萬名用戶。

Celestia 本次的創世空投,發放了約6000萬個 TIA 代幣,在發放當晚,同時上線多家中心化交易所,包括幣安(Binance)、Bybit、Kraken、KuCoin 等。

在各大交易所上線 TIA 交易對後,每個代幣價格一度衝上2.99美元,至截稿前,每個代幣價格落在2.28美元,市值現約3.21億美元。

繼Layer 2 項目Arbitrum、Layer 1 項目Sui後,TIA 的空投被視為過去一年中,加密產業最被期待的項目之一。

當然,大規模的空投並不能一定保證項目的成功。其他兩個備受矚目的大型項目 Aptos 及 Sui,前者在推出主網後,市值升至29億美元;Sui則在上架代幣後,市值達到7.5億美元,但兩個區塊鏈上的總鎖倉資金(Total Value Locked)金額均為超過1億美元。

作為第一個發展「模組化區塊鏈」技術的項目, Celestia 成功上線主網,具有標誌區塊鏈技術進一步發展的時代意義。

「模組化區塊鏈」是什麼?

「模組化區塊鏈」(Modular Blockchain)是相對於 「單體區塊鏈」(Monolithic Blockchain)的概念。

區塊鏈在處理交易時過程十分複雜,總共會經過四層技術進行處理並結算:執行層、結算層、共識層、以及數據可用性層(Data Availability)。

「單體區塊鏈」指的是包辦了四層功能的區塊鏈,目前大部分的區塊鏈都屬於此類,包含比特幣、以太坊等, 好處是當所有的處理程序都在鏈上發生時,該區塊鏈就更穩定且安全,但壞處是區塊鏈要處理的事情過多,造成交易處理速度緩慢,可擴展性低。

「模組化區塊鏈」則不再追求一條區塊鏈需包辦所有的功能處理,只專注於提供單一功能,作為其他區塊鏈的輔助。

用傳統汽車工廠的生產模式解釋,「單體區塊鏈」就像是每一個技師需要自己完成一輛車;「模組化區塊鏈」則是把流程「生產線化」,只專注處理某一個步驟、或生產某一個零組件。就結果看來,生產線化的產能會高於前者,而在區塊鏈世界也是如此。

「模組化區塊鏈」跟 「Layer 2」有什麼不同?

單體區塊鏈有著名的「區塊鏈不可能三角問題」(BlockchainTrilemma),對多數區塊鏈來說,很難同時滿足「安全性」(Security)、「去中心化」(Decentralization)和「可擴展性」(Scalability)這三項特徵,頂多只能同時滿足兩項。

在區塊鏈中,「安全性」可透過節點數量多寡保障,只要節點越多,駭客要控制51%以上的節點,來達到控制整條區塊鏈的難度就越高,區塊鏈就越「去中心化」(Decentralization)。

但越「去中心化」(Decentralization),節點要達成共識,就需要花更多時間,加上區塊大小有限制,因而限制區塊鏈的「可擴展性」。

Layer 2 的出現,旨在不犧牲「安全性」及「去中心化」的情況下,幫助 Layer 1 處理更多的交易。實踐方法是透過將交易移到 Layer 1外進行處理,再把最後的關鍵結果送回Layer 1上進行結算,由藉此提高交易速度並降低成本。

同樣用前面汽車工廠來解釋,Layer 2 就像是接單某一汽車品牌外包的汽車工廠,裡面的技師一樣是一人生產一台車,等生產完後再交回給汽車品牌原廠做檢查。
模組化區塊鏈則是專門處理生產流程的某一部份、或生產某一個零組件,最終成品可能是完成一部份的組裝,而不是生產完一台車。

目前開發者社群內對模組化區塊鏈跟Layer 2 的區分並沒有做出明確定義,因此有些分析也會將 Layer 2 劃分為模組化區塊鏈的一種。開發者社群普遍不明說的默契,是避免將技術「教條化」,以鼓勵更多元創新的發展。

不過隨著 Celestia 等項目的出現,讓「模組化區塊鏈」的定義,逐漸走向專注執行層、結算層、共識層、以及數據可用性層(Data Availability)某一些特定功能區塊鏈。

什麼是 Celestia?

2019年,當時仍是倫敦大學學院(UCL)電腦科學博士的研究生穆斯塔法·阿爾·巴薩姆(Mustafa Al-Bassam),發表了一篇名為「LazyLedger」(懶惰帳本)的論文。

「懶惰帳本」重新討論了分散式帳本(Distributed Ledger)的運作,並重新解構,提出了用單一條區塊鏈負責其中一項運作功能的構想,因為這條區塊鏈工作不用包山包海,只需要專注於其中一個任務,因此被稱為「懶惰」。

其中,穆斯塔法的「懶惰帳本」專注於解決「數據可用性層」(Data Availability)的問題,後來逐漸發展成了 Celestia 項目。

「數據可用性」概念比較進階,用簡單的方式解釋,「數據可用性」指的是當區塊鏈生成新區塊時,區塊內的數據需要發佈到區塊鏈網絡中,讓其他節點可以下載數據、檢查區塊內是否包含錯誤交易。

不過發布數據往往會佔用區塊鏈的大量空間,而要其他節點可以下載全部在鏈上的數據難度十分高,目前以太坊上的全節點數據大小約 1.2 TB,要節點確認全部的數據可用十分困難,但確認數據卻是保障區塊鏈安全的重要部分。

而 Celestia 想解決的其中一個問題,在於保障區塊鏈安全的同時,還能確認數據可用性,並透過這種方式,提高數據的傳輸速度。

它的解決辦法,是 用「數據可用性抽樣」(Data Availability Sampling,DAS)的方式進行節點驗證。

相較於以太坊上笨重的全節點,在 Celestia 上的每個輕節點僅需要採樣區塊資料的一部份,並驗證正確性,進行越多輪驗證,資料可信度就越高,這種方式可以降低節點和整個網路運行的成本。

且當輕節點越來越多,代表可以下載跟驗證的資料也越來越多,讓處理的交易速度可以更快。不但不用犧牲「去中心化」及「安全性」,還可提升可擴展性。

Celestia誕生的意義,以及未來發展

上周二(10/31),Celestia 區塊鏈背後的開發團隊 Celestia 基金會在上線 Celestia 主網的部落格寫道:「這是一個新時代的開始,模組化時代的開始。」

基金會發言人埃克拉姆·艾哈邁德(Ekram Ahmed)表示,Celestia 主網代表第一個具有「數據可用性抽樣」功能的「模組化數據可用性網路」真正實現,是區塊鏈世界技術的一大飛躍。

隨著 Layer 2 Rollup 區塊鏈如 Arbitrum、Optimism、zkSync 的快速增長,勢必將產生大量的數據儲存跟傳輸負擔,若能以 Celestia 作為以太坊數據可用性的替帶方案,將有效增加以太坊的處理效率、並成為 Rollup 網路運作更順暢的基礎,且不會犧牲去中心化及安全性。

目前以太坊平均每天處理的交易為 100萬筆、Solana 的交易量則遠低於100萬筆,兩個區塊鏈的用戶數目前尚未增長至區塊鏈無法負荷。但隨著未來上鏈的人數越來越多,交易數據大小越來越大,到時,像是 Celestia 這類專門優化特定功能的技術或許將成為新的區塊鏈基礎。

就像 Celestia 在部落格所寫,在LazyLedger白皮書發布四年後,曾經被認為是遙不可及的目標現在已經成為現實。或許四年後,Celestia 預期的區塊鏈大規模採用,也將成為現實。

資料來源:CoindeskCoindeskCelestia

核稿編輯:高敬原

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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